from llama_index.core import Document

from llama_index.core import SimpleDirectoryReader
from llama_index.core.node_parser import SimpleNodeParser
from llama_index.core import  GPTVectorStoreIndex,VectorStoreIndex
from llama_index.llms import openai_like
from llama_index.core import Settings
from llama_index.llms.ollama import Ollama
from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding  # HuggingFaceEmbedding:用于将文本转换为词向量
from llama_index.llms.huggingface import HuggingFaceLLM  # HuggingFaceLLM：用于运行Hugging Face的预训练语言模型
from llama_index.core import Settings,SimpleDirectoryReader,VectorStoreIndex
import chromadb
from llama_index.embeddings.dashscope import DashScopeEmbedding
from llama_index.vector_stores.chroma import ChromaVectorStore
from llama_index.core import StorageContext, load_index_from_storage
from llama_index.llms.deepseek  import DeepSeek
from llama_index.embeddings.fastembed import FastEmbedEmbedding
from llama_index.node_parser.slide import SlideNodeParser

llm = DeepSeek(model="deepseek-chat", api_key="sk-605e60a1301040759a821b6b677556fb")
Settings.llm = llm
 

print("OKKK")

# — Synchronous usage —
parser = SlideNodeParser.from_defaults(
    llm=llm,
    chunk_size=800,
    window_size=5,
)
print("parser")
nodes = parser.get_nodes_from_documents(
    [
        Document(text="document text 1"),
        Document(text="document text 2"),
    ]
) 

print(nodes)